O Pangram já consegue detetar humanizadores de IA
O Pangram deteta agora mais de 90% do conteúdo humanizado de alta qualidade, colmatando a lacuna que as ferramentas de parafraseamento costumavam explorar para escapar aos detetores de IA.
Nos últimos meses, à medida que o mercado da deteção de IA tem vindo a crescer de forma constante, surgiu um mercado semelhante dedicado a formas de contornar esses sistemas.
Atualmente, existe toda uma gama de ferramentas disponíveis no mercado que se autodenominam «humanizadores». Na prática, cada uma destas ferramentas é ligeiramente diferente, mas todas elas partilham uma única promessa: se utilizar a nossa ferramenta, ninguém conseguirá perceber que o seu texto foi escrito por IA. Estas ferramentas tornaram-se rapidamente populares entre estudantes, profissionais de SEO e outras pessoas que pretendem evitar que a utilização de IA seja detetada.
No entanto, temos o prazer de anunciar que lançámos hoje um modelo capaz de detetar mais de 90% do conteúdo humanizado de alta qualidade.
Resultados
Eis o desempenho do nosso novo modelo:
| Idioma | Detecção de texto por IA % | Detecção de texto humanizado por IA % |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| Binóculos | 94.40% | 29.73% |
| Linha de base do pangrama | 100.00% | 73.07% |
| Humanizadores Pangram (modelo atual!) | 100.00% | 93.66% |
Para alcançar estes resultados, a nossa equipa passou por um rigoroso processo de investigação que envolveu a análise minuciosa de 19 humanizadores disponíveis ao público, a criação de um sistema de classificação para avaliar a sua qualidade e o retreinamento do nosso modelo de produção com texto humanizado de alta qualidade incluído no seu corpus de treino.
Este trabalho foi recentemente apresentado no Workshop sobre Detecção de Conteúdos Gerados por IA, no âmbito da Conferência Internacional de Linguística Computacional. Para ler o artigo técnico, clique aqui.
Para mais informações, pedidos de demonstração ou outras questões, contacte info@pangram.com!
Elyas Masrour é engenheiro fundador da Pangram. Desde que ingressou na Pangram como segundo colaborador, logo após terminar o curso na Universidade de Maryland, desenvolveu infraestruturas essenciais, tais como a API de disponibilização de modelos, controlos de acesso baseados em funções e pipelines de evidências de apoio. Elyas também trabalha em estreita colaboração com a equipa de investigação em projetos como a robustez adversária, a interpretabilidade de modelos e a deteção de conteúdo misto heterogéneo. Fora do trabalho, Elyas aprecia uma vasta gama de formas de criatividade e expressão humanas, incluindo cinema, leitura e explorar a cidade.
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